UCI 机器学习数据集合中的经典二分类数据集，包括 Iris、Hert Dieses、German Credit 等经典二分类问题测试数据集。

【导读】我们知道，ApacheSpark在处理实时数据方面的能力非常出色，目前也在工业界广泛使用。本文通过使用SparkMachineLearningLibrary和PySpark来解决一个文本多分类问题，内容包括：数据提取、ModelPipeline、训练/测试数据集划分、模型训练和评价等，具体细节可以参考下面全文。ApacheSpark受到越来越多的关注，主要是因为它处理实时数据的能力。每天都有大量的数据需要被处理，如何实时地分析这些数据变得极其重要。另外，ApacheSpark可以再不采样的情况下快速处理大量的数据。许多工业界的专家提供了理由：whyyoushoulduseSparkfo

SVD用于将数据矩阵从高维投影到低维

伦敦-scikit Data Science London 正在举办一场关于 Scikit-learn 的聚会。 本次比赛是尝试、分享和创建 sklearn 分类能力示例的练习场（如果这变成了有用的东西，我们可以跟进回归，或更复杂的分类问题）。 请参阅 Kaggle 网站

使用计算机学报模板，将深度学习1DCNN实现钓鱼网站的检测和分类

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本模型充分利用了所给数据的特点,运用统计、最优化等数学方法,从已知样本序列中提炼出能较好代表两类特征的关键字符串,据此提出量化的分类标准,能较好的对任给DNA序列进行分类.首先,从已知样本序列中用广度优先法选出所有重复出现的字符串,并计算其标准化频率及分散度.然后,利用样本数据结合最小二乘法确定两类字符串各自的优先级函数,并且逐步优化其参数使之达到稳定,提高了可信度.最后,根据优先级函数找出关键词,然后确定权数,用层次分析法对未知样本进行分类,并定出显著水平,从而得到了一个比较通用的分类方法.经过检验,此方法对21—40号待测样本进行了很好的分类,对后面的182个DNA序列进行同样的操作,也有较好的效果.

基于 LMS 训练实现低复杂度分类器基于简单 RBF 单元的非线性扩展特征空间。 单位的中心是从使用基于新颖性的简单搜索算法训练样本检测。 相关论文： R. Dogaru，“具有简单构造的面向硬件的分类器基于支持向量的训练”，在 CSCS-16 的 Proceedings of CSCS-16 中， 第 16 届控制系统和计算机科学国际会议， 2007 年 5 月 22 - 26 日，布加勒斯特，第 1 卷，第 415-418 页。 多加鲁，R。 多加鲁, I., “使用支持向量的高效有限精度 RBF-M 神经网络架构” 电气工程中的神经网络应用 (NEUREL)，2010 年第 10 届研讨会数字对象标识符：10.1109/NEUREL.2010.5644089 出版年份：2010 年，页数：127 - 130

本数据集是一个桑坦的银行的一个数据集，里面是分析客户流失的一个csv文件，这是一个非常好的机器学习数据集

AI侍酒师 项目案例 AI能否准确预测红酒质量等级？ 无论如何，品酒师的舌头如何规范葡萄酒的化学成分，质量是什么？ 让我们尝试使用机器学习方法来回答这个问题，在该方法中，各种分类器算法将尝试发现葡萄酒评级过程中的所有模式。 作为项目的最后一部分，让我们构建一些人工侍酒师，并让他们处理实际的葡萄酒样品。 一切都以python flask应用程序的形式出现。 应用程序结构 Flask App有4个视图，每个视图代表机器学习过程的不同阶段。 每个部分都以可下载的代码模板结尾。 第1部分-数据集概述 首先，我们将仔细研究数据集。 使用numpy，pandas，seaborn和scikit-learn： 第2部分-建筑分类器 在下一步中，我们将在选择最佳拟合算法的同时建立分类器的基础： 第3部分-拟合分类器 现在，该是测试我们的分类器并查看其效果的时候了： 第4部分-对红酒进行评分 让我向您介绍我